Ssylka

RAG: основы, продвинутые техники и автоматизация

RAG (Retrieval Augmented Generation) – подход, сочетающий генеративные модели с поисковыми механизмами для предоставления ответов, подкреплённых внешними данными. Стандартная схема включает векторизацию запроса, поиск релевантных документов в базе данных, их переранжирование, интеграцию в промпт и генерацию ответа. RAG необходим, поскольку LLM ограничены данными обучения, что приводит к неточностям. Выбор ретривера – sparse (лексический), dense (векторный) или гибридный – и базы данных (от PostgreSQL до графовых, типа Neo4j) зависит от задачи. Данные предварительно обрабатываются: разбиваются на фрагменты (чанки), векторизуются с помощью эмбеддинговых моделей (например, e5_multilingual).
RAG: основы, продвинутые техники и автоматизация
Изображение носит иллюстративный характер

Улучшить retrieval можно, применяя семантическое чанкирование, мультимодальность, перефразирование запросов, HyDE (генерация гипотетического ответа для поиска), контекстуализацию запросов и чанков, и декомпозицию сложных запросов. Переранжирование выдачи проводится с использованием BM25 или перекрёстных эмбеддеров (cross-encoder) для улучшения релевантности. Перед аугментацией – внедрением документов в промпт – документы фильтруются и суммируются.

На этапе генерации LLM выдаёт ответ с учётом актуализированной информации. Оценка RAG проводится метриками MRR, MAP, BLEU и ROUGE, а также триадой метрик, оцениваемых с помощью LLM: релевантность ответа, верность (соответствие фактам) и релевантность контекста. AutoRAG – автоматизированный фреймворк, который оптимизирует процесс RAG, и заслуживает отдельного внимания.


Новое на сайте

18296Нейробиология пробуждения: как мозг переходит от сна к бодрствованию 18295Как сервис для получения SMS-кодов стал оружием для мошенников по всему миру? 18294Сообщения в iOS 26: от ИИ-фонов до групповых опросов 18293Почему для исправления «техношеи» нужно укреплять мышцы, а не растягивать их? 18292Как новорожденная звезда подала сигнал из эпицентра мощнейшего взрыва? 18291Нотный рецепт: как наука превращает музыку в обезболивающее 18290Что превращает кофейное зерно в идеальный напиток? 18289Как пробуждение древних микробов и тайны черных дыр меняют наше будущее? 18288Как 3500-летняя крепость в Синае раскрывает секреты египетской военной мощи? 18287Китайская кибергруппа Silver Fox расширяет охоту на Японию и Малайзию 18286Набор инструментов Kobalt на 297 предметов в Lowe's всего за $99 18285Анатомия вирусного успеха дубайского шоколада 18284Почему лемуры Мадагаскара нарушают общепринятые законы эволюции? 18283Капля крови против рака: новая эра диагностики онкологии 18282Как северокорейские хакеры создают универсальное кибероружие из двух вредоносных программ?